객체 검출(Object Detection) 모델에서는 이미지 속 객체의 위치와 크기를 예측해야 한다. 이때 사용되는 중요한 개념 중 하나가 앵커 박스(Anchor Box)이다. 1. 앵커 박스란? 앵커 박스는 이미지의 각 위치에 미리 정의된 여러 크기와 비율의 바운딩 박스를 의미한다. 모델은 이 앵커 박스를 기준으로 실제 객체의 위치와 클래스 정보를 예측한다. 다양한 크기의 객체를 효과적으로 탐지하기 위해 여러 개의 앵커 박스를 각 위치마다 배치하는 방식이다. 2. 앵커 박스의 원리와 사용 방식객체 검출 모델은 각 앵커 박스에 대해 두 가지를 예측한다.해당 박스에 어떤 클래스가 존재하는지해당 박스를 어떻게 조정해야 실제 객체의 위치와 맞출 수 있는지이때, 예측된 바운딩 박스가 실제 객체의 바운딩 박스와 ..